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Mechanical Behavior of Bioactive Glass-Polyvinyl Alcohol Hybrid Foams Obtained by the Sol-Gel Process

2005· article· en· W1994603099 sur OpenAlexaff
Marivalda M. Pereira, Showan N. Nazhat, Julian R. Jones, Larry L. Hench

Notice bibliographique

RevueKey engineering materials · 2005
Typearticle
Langueen
DomaineEngineering
ThématiqueBone Tissue Engineering Materials
Établissements canadiensKensington Health
Organismes subventionnairesnon disponible
Mots-clésMaterials sciencePolyvinyl alcoholComposite materialPorositySol-gelHybrid materialPolymerComposite numberPulmonary surfactantChemical engineeringNanotechnology

Résumé

récupéré en direct d'OpenAlex

The possibility of enhancing mechanical properties by incorporation of polymeric components to sol-gel derived materials is extremely attractive to prepare macroporous scaffolds, leading to materials with potential applications in both hard and soft tissue regeneration. In this work bioactive glass-polyvinyl alcohol hybrids were developed and their mechanical behavior was evaluated. Hybrids were synthesized by adding polyvinyl alcohol to a sol-gel precursor solution, which was then foamed with the addition of a surfactant and vigorous agitation. The foams were cast, aged and dried at 40°C. A cleaning step to decrease the acidic character of the obtained hybrids was undertaken by immersion in a NH4OH solution. The mechanical behavior of the hybrids was evaluated in compression using both stress and strain control tests. Hybrid foams had a high porosity varying from 60-90% and the macropore diameter ranged from 10 to 600 µm. The modal macropore diameter varied with the inorganic phase composition and with the polymer content in the hybrid. The strain at fracture of the as prepared hybrid foams was substantially greater than pure gel-glass foams. The cleaned hybrids presented a slightly higher strength and lower deformation than the as prepared foams.

Récupéré en direct depuis OpenAlex et désinversé. Les résumés ne sont pas conservés dans cette base de données : les index inversés représentent 8,6 Go des 9,3 Go de texte de la base, et le serveur dispose de 13 Go libres.

Comment cette classification a été obtenuedéplier

Prédiction machine sur la base complète

Imitation des enseignants

Ni prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.

score de la tête « metaresearch » (Codex)0,000
score de la tête « metaresearch » (Gemma)0,000
Version: metacan-v3-hybrid-931329e0061cStatut de validation: machine_predicted_unvalidated
Catégories candidatesaucune
Catégories consensuellesaucune
DomaineSignal candidat: aucune · Signal consensuel: aucune
Devis d'étudeSignal candidat: Expérimental (laboratoire) · Signal consensuel: Expérimental (laboratoire)
GenreSignal candidat: Empirique · Signal consensuel: Empirique
Score de désaccord entre enseignants0,001
Score d'incertitude au seuil0,002

Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)

CatégorieCodexGemma
Métarecherche0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens strict)0,0000,000
Méta-épidémiologie (sens large)0,0000,000
Bibliométrie0,0000,000
Études des sciences et des technologies0,0000,000
Communication savante0,0000,000
Science ouverte0,0000,000
Intégrité de la recherche0,0000,000
Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger)0,0010,000

Scores machine (provisoires)

Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.

Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.

Tête enseignante Opus0,009
Tête enseignante GPT0,223
Écart entre enseignants0,214 · la distance entre les deux têtes enseignantes sur ce seul travail
Statut de validationscore_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découle

Classification

machine, non validée

Prédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.

Les modèles n’ont appliqué aucune catégorie : rien dans la taxonomie ne correspondait à ce travail.
Devis d'étudeExpérimental (laboratoire)
Domainenon disponible
GenreEmpirique

Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».

En bref

Citations5
Publié2005
Routes d'admission1
Résumé présentoui

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